Переход от классической SaaS-модели к агентной ИИ-архитектуре позволил компании сократить сроки проектов SAP на 45 процентов и снизить затраты на инфраструктуру.
3 мин
Компания KTern.AI, специализирующаяся на цифровой трансформации и миграции систем SAP, перевела свою платформу на архитектуру автономных ИИ-агентов с использованием Amazon Bedrock AgentCore. Это решение позволило делегировать рутинные задачи по управлению инфраструктурой облачному провайдеру, сосредоточившись на разработке отраслевой логики. В результате сроки реализации клиентских проектов сократились почти вдвое.
Цифровая трансформация и миграция ERP-систем (например, переход на SAP S/4HANA) — это одни из самых сложных, длительных и дорогих инициатив для любого крупного бизнеса. Такие проекты длятся месяцами, требуют учета тысяч взаимосвязей в бизнес-процессах и глубокой отраслевой экспертизы.
Ранее KTern.AI использовала собственную контейнерную инфраструктуру для запуска ИИ-моделей. По мере усложнения задач стало ясно, что простые одношаговые запросы к нейросетям не работают. Системе требовались агенты, способные сохранять контекст на протяжении месяцев, безопасно подключаться к внутренним базам данных клиентов и координировать работу между собой. Поддержка такой инфраструктуры собственными силами отнимала у инженеров слишком много времени.
Для решения проблемы компания перешла на Amazon Bedrock AgentCore с использованием Strands Agents SDK. Архитектура была построена на принципе строгого разделения обязанностей: KTern.AI отвечает исключительно за знания в области SAP, а AWS берет на себя хостинг, масштабирование, управление памятью агентов, безопасность и мониторинг.
Изображение из источника
Ключевые результаты внедрения впечатляют:
Агенты работают в изолированных средах для каждого клиента, подключаясь к системам SAP через протокол Model Context Protocol (MCP) и используя приватные каналы связи (AWS PrivateLink).
Этот кейс наглядно демонстрирует важный сдвиг в индустрии разработки корпоративного программного обеспечения. Переход от создания собственных инфраструктурных решений для ИИ к использованию управляемых облачных сервисов дает колоссальный прирост эффективности.
Бизнесу больше не нужно с нуля писать код для оркестрации агентов, управления их долгосрочной памятью или безопасной авторизации в сторонних API. Платформы вроде Amazon Bedrock предоставляют готовые строительные блоки, позволяя компаниям фокусироваться на своей уникальной ценности — в данном случае, на алгоритмах миграции SAP.
Успех KTern.AI показывает, что будущее корпоративного ПО лежит в плоскости автономных многоагентных систем (multi-agent systems). В ближайшие годы мы увидим, как все больше традиционных SaaS-платформ будут трансформироваться в агентные решения, способные не просто анализировать данные по запросу, но и самостоятельно выполнять длительные многоступенчатые процессы с предсказуемым результатом и высоким уровнем безопасности.
Использование готовой облачной инфраструктуры для ИИ-агентов позволяет компаниям радикально ускорить разработку и снизить затраты, сфокусировавшись на отраслевой экспертизе.
Главная сложность внедрения ИИ в enterprise-сегменте сегодня — это не качество самих языковых моделей, а надежная инфраструктура для сохранения долгосрочного контекста и безопасного доступа к корпоративным инструментам.
